Découvrez le protocole MCP (Model Context Protocol), le protocole standard ouvert qui transforme discrètement la manière dont les systèmes d’IA accèdent au contexte réel.
L’innovation en matière d’IA se poursuit à un rythme effréné et les large language models (LLM) tels que Claude, GPT et autres transforment notre manière d’interagir avec nos données, nos outils et nos systèmes. Mais il y a un piège : malgré leur génie, ces modèles manquent souvent du contexte nécessaire pour fonctionner dans des environnements d’entreprise réels.
C’est là qu’intervient le MCP.
Ce nouveau protocole standard ouvert révolutionne discrètement la manière dont l’IA se connecte aux données, aux API et aux outils, comblant ainsi le fossé entre les modèles puissants et le contexte fiable dont ils ont besoin pour produire des résultats métiers concrets. Examinons de plus près ce que fait le MCP, pourquoi il est important et le rôle révolutionnaire qu’il peut jouer dans l’accélération de votre cycle de développement de l’IA.
Qu’est-ce que le protocole MCP (Model Context Protocol) ?
Le protocole MCP (Model Context Protocol) est un protocole standard ouvert développé par Anthropic. Il a été conçu pour aider les systèmes d’IA à sortir de leur cloisonnement et à résoudre l’un des problèmes les plus urgents : le manque d’informations pertinentes et actualisées.
Le MCP relève ce défi en introduisant un cadre universel qui relie les modèles d’IA à des sources de données externes et à des outils numériques, afin que vos modèles aient un accès sécurisé, structuré et flexible au contexte réel dont ils ont besoin pour fonctionner efficacement.
Au lieu d’écrire un code personnalisé pour chaque intégration, les développeurs peuvent se connecter à une interface compatible MCP, puis laisser l’IA gérer l’interaction.
Voici comment cette architecture fonctionne à un niveau élevé :
- Les serveurs MCP exposent des API, des outils ou des jeux de données via une interface standard.
- Les hôtes MCP (comme Claude Desktop) demandent des données ou déclenchent des fonctionnalités.
- Les clients MCP sont les modèles ou les agents IA qui décident (souvent sur la base d’instructions en langage naturel) quelle action entreprendre et quand.
Cette architecture permet à l’IA d’aller au-delà des prompts statiques et de commencer à interagir en temps réel avec votre écosystème numérique au sens large.
Lorsque vos modèles peuvent décider de manière dynamique quelles fonctions appeler en fonction de la demande d’un utilisateur, vous bénéficiez d’interactions puissantes et adaptées au contexte, sans avoir recours à des intégrations rigides et ponctuelles.
Pourquoi le contexte est-il important dans l’IA ?
Nous avons expliqué comment le MCP comble un fossé essentiel dans les systèmes d’IA modernes, mais pourquoi le contexte est-il si important ?
En réalité, les LLM excellent dans la génération de réponses semblables à celles d’un humain, mais ils sont souvent décevants lorsqu’il s’agit d’effectuer des tâches concrètes. Cela s’explique par le fait que la plupart des modèles sont entraînés dans des environnements statiques et n’ont pas accès aux systèmes qui contiennent des connaissances actualisées et spécifiques à un domaine. Le résultat ? Des conclusions fantaisistes, un manque de nuances ou des réponses génériques qui ne répondent pas aux normes des entreprises.
MCP résout ce problème en offrant aux modèles un accès structuré et évolutif aux données et aux outils dont ils ont besoin. Grâce à un contexte en temps réel et vérifiable provenant des systèmes d’entreprise, l’IA peut fournir des réponses plus précises, justifiées et utiles qui permettent d’obtenir de meilleurs résultats, que ce soit pour évaluer les risques, planifier des investissements, enrichir les profils clients ou toute autre tâche intermédiaire.
En fin de compte, MCP vous aide à passer plus rapidement de l’expérimentation à l’exécution, accélérant ainsi l’ensemble du cycle de développement de l’IA.
Principaux avantages du MCP pour le développement de l’IA
Le MCP vous permet de gagner en rapidité, en évolutivité et en intelligence dans la prise de décision pour toutes vos initiatives en matière d’IA. Voici quelques-uns de ses principaux avantages :
- Accès fluide : interrogez les API d’entreprise à l’aide du langage naturel, sans avoir besoin de code.
- Prototypage plus rapide : encapsulez les API sous forme de fonctions appelables et commencez à expérimenter instantanément.
- Évolutivité d’entreprise : connectez-vous en toute sécurité aux systèmes internes tout en gérant l’exposition et la gouvernance.
- Interopérabilité de l’écosystème : utilisez différents outils et LLM sans être lié à un seul fournisseur.
Ensemble, ces avantages éliminent les obstacles traditionnels à la création de solutions basées sur l’IA, en réduisant les frictions, en donnant plus de moyens aux utilisateurs et en accélérant la mise en œuvre au sein des équipes.
Chez Precisely, nous concrétisons cette vision grâce à notre propre serveur MCP. Basé sur le standard ouvert d’Anthropic, notre serveur connecte directement les outils d’intelligence géographique et les jeux de données de localisation fiables à des LLM tels que Claude Desktop. Cela signifie que tout le monde, des développeurs aux analystes métiers, peut désormais interagir avec des données de localisation prêtes à l’emploi à l’aide d’une interface simple en langage naturel.
Vous souhaitez évaluer le risque d’incendie de forêt pour une adresse spécifique ? Ou trouver des restaurants à proximité ? Vous avez besoin d’analyser les opportunités d’expansion du marché en fonction des tendances géospatiales ? Le serveur MCP rend tout cela possible, sans aucune configuration ni codage requis.
En supprimant la complexité de l’intégration et en exposant des API fiables grâce à l’IA conversationnelle, notre serveur MCP facilite plus que jamais la création d’applications spatialement intelligentes et riches en contexte qui apportent une réelle valeur ajoutée à l’entreprise, et ce rapidement.
Comment démarrer avec MCP
Pour démarrer avec MCP, vous n’avez pas besoin de refondre entièrement vos systèmes. En effet, sa puissance réside en partie dans sa légèreté et sa flexibilité de mise en œuvre.
- Pour les développeurs : le serveur MCP open source de Precisely encapsule les endpoints API dans des fonctions appelables. Notre référentiel public comprend un guide de démarrage rapide, la configuration de l’authentification et des exemples de prompts.
- Pour les entreprises : les serveurs MCP peuvent se connecter à des systèmes locaux et distants, prenant en charge des déploiements sécurisés et conformes dans des environnements hybrides.
- Pour les utilisateurs LLM : Claude Desktop et d’autres outils prennent déjà en charge l’intégration MCP. Vous pouvez le tester localement ou le déployer en production à mesure que vos cas d’utilisation se développent.
Une bonne pratique essentielle : gardez votre serveur MCP allégé. Limitez les fonctions appelables à celles qui sont nécessaires à votre flux de travail. Cela permet de garder les invites IA ciblées et les fenêtres contextuelles efficaces.
Adoptez un écosystème IA ouvert
MCP s’inscrit parfaitement dans notre vision d’un écosystème IA ouvert et interopérable pour l’intégrité des données, un environnement connecté où votre choix d’outils, de modèles et de sources de données n’est jamais une limitation.
L’IA ne se soucie pas de l’emplacement actuel de vos données. Elle se soucie de savoir si ces données sont accessibles, utilisables et fiables. MCP contribue à combler le fossé entre les ambitions de l’IA et la réalité métier en :
- Permettant une interopérabilité transparente entre les systèmes
- Vous donnant un contrôle total sur la manière dont les données sont partagées et utilisées
- Donner aux équipes les moyens d’expérimenter et d’innover plus rapidement et en toute confiance
L’avenir de l’IA consiste à rendre les modèles plus intelligents et plus utiles. Et cela commence par le contexte.
Commencez dès aujourd’hui à développer avec MCP (Model Context Protocol). Rendez-vous sur le portail des développeurs Precisely pour parcourir nos API, accéder à la documentation et découvrir à quelle vitesse vous pouvez passer d’une idée à un prototype fonctionnel.
